ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ БОЛЬШИХ ДАННЫХ КАК ФАКТОР ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ НАЗЕМНЫХ СЛУЖБ АЭРОПОРТА

ВВЕДЕНИЕ

Современный аэропорт - это сложное предприятие, где одновременно взаимодействуют авиакомпании, службы безопасности, технические подразделения, диспетчеры и наземные службы. Чтобы всё работало слаженно, используются автоматизированные системы управления (АСУ), которые помогают планировать расписания, контролировать рейсы и управлять наземными операциями [6, 7].

В последнее время всё чаще применяются технологии больших данных (Big Data) [1], которые позволяют собирать и анализировать огромные объёмы информации о работе аэропорта практически в реальном времени. Интеллектуальный анализ этих данных помогает не просто фиксировать задержки и сбои, а заранее выявлять проблемы, предсказывать возможные задержки и улучшать работу наземных служб.

ПОНЯТИЕ BIG DATA И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА В АВИАЦИИ

Под Big Data в авиации понимают большие объёмы информации, которые образуются очень быстро и имеют разную форму: числа, таблицы, тексты, видео и другие виды данных. Обычные базы данных и программы не всегда справляются с такой информацией, поэтому нужны специальные технологии и платформы для её хранения и обработки [2].

Интеллектуальный анализ больших данных означает использование компьютерных методов (машинное обучение, статистические модели, прогнозирование) для выявления закономерностей в этих данных. В авиации такие методы уже применяются для раннего диагностирования неисправностей бортового оборудования, прогнозирования спроса на рейсы, оптимизации маршрутов и анализа поведения пассажиров [8].

Для наземных служб аэропорта интеллектуальный анализ Big Data позволяет перейти от реактивного управления к проактивному управлению, где решения принимаются на основе прогнозов и аналитических моделей, учитывающих текущую ситуацию.

ИСТОЧНИКИ ДАННЫХ НАЗЕМНЫХ СЛУЖБ АЭРОПОРТА

В наземных службах аэропорта каждый этап работы создаёт свои данные: посадка и высадка пассажиров, погрузка и разгрузка багажа и грузов, заправка самолёта топливом, обслуживание экипажа, технический контроль и обеспечение безопасности [4].

 К основным источникам данных наземных служб аэропорта относятся:

• Информация о рейсах и расписании: планируемое и фактическое время прибытия и вылета, задержки, отмены, перебазирование самолётов, тип воздушного судна и его конфигурация.
• Данные с датчиков и техники: показания топливозаправщиков, грузоподъёмных машин, автобусов, а также данные от GPS и датчиков на наземной технике (скорость, местоположение, время работы) [5].
• Видеонаблюдение: камеры на стоянках, в зонах заправки и в пассажирских зонах, которые фиксируют движения техники и людей.
• Информация о персонале: сведения о бригадах, времени начала и окончания работ, перерывах, перегрузках и соблюдении регламентов.
• Внешние данные: погода, ограничения на взлёты и посадки, общая загруженность аэропорта и информация от авиакомпаний.

Объединяя все эти данные в одной системе, можно получить общую картину того, как работают наземные службы, и использовать эту информацию для улучшения их работы.

ЭТАПЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Работа с большими данными в аэропорту обычно включает несколько этапов [4]:

1. Сбор данных. Информация автоматически поступает из различных систем.
2. Хранение и подготовка. Данные сохраняются в центральных хранилищах и подготавливаются для анализа.
3. Анализ. На этом этапе специальные программы и модели (методы статистики, кластеризации, машинное обучение) анализируют данные, чтобы найти закономерности.
4. Представление результатов. Выводы анализа показываются в виде графиков, таблиц, которые доступны диспетчерам и руководству.  

Все эти шаги должны быть связаны с уже существующими автоматизированными системами управления аэропортом, чтобы информация могла напрямую использоваться для управления работой наземных служб.

ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ BIG DATA В НАЗЕМНЫХ СЛУЖБАХ

1. Автоматический контроль обслуживания самолёта

В 2026 году компания «Билайн» представила систему на основе компьютерного зрения для автоматического контроля наземного обслуживания пассажирских самолётов. Система анализирует видеозаписи с камер, установленных на стоянках, и фиксирует основные этапы работы: от прибытия самолёта до подготовки его к вылету [3].

С помощью ИИ-моделей программа распознаёт такие операции, как: осмотр площадки, заправку топливом и водой, подъезд топливозаправщика, установку телетрапа, контрольные обходы и другие действия. Для каждой операции фиксируется время начала и окончания, а также соответствие регламенту.

Собранные данные используются для:

• анализа, где чаще всего возникают задержки;
• перераспределения работы между бригадами и техникой;
• своевременного предупреждения о возможных отклонениях и задержках рейсов.

Такой подход снижает влияние человеческой ошибки и делает работу наземных служб более прозрачной и управляемой.

2. Эффективное использование аэродромной техники

В ряде аэропортов уже применяются датчики и системы Интернета вещей (IoT) на аэродромной технике: тягачах, автобусах, грузовых машинах [5]. Эти датчики передают информацию о местоположении, скорости, состоянии машины и времени её работы в облачные системы.

Анализируя такие данные, можно:

• понять, на каких участках чаще всего скапливается техника;
• выявить неудобные маршруты и места возможных столкновений;
• заранее планировать, сколько техники и персонала понадобится в разные часы и при разных погодных условиях.

Это помогает уменьшить простои техники, снизить износ и сократить расходы на её обслуживание.

3. Сокращение времени обслуживания и задержек

Одним из главных показателей эффективности наземных служб является время обслуживания самолёта — от момента прибытия до готовности к вылету (turn‑around time). Интеллектуальный анализ больших данных позволяет строить прогнозы этого времени с учётом типа самолёта, количества пассажиров, погоды, загруженности аэропорта и других факторов [2].

Если система заранее предсказывает возможную задержку, диспетчер может заблаговременно изменить план: перенести сроки заправки, вызвать дополнительные бригады, переназначить стоянку или изменить порядок работ. Это помогает уменьшить общее количество задержек и повысить пунктуальность рейсов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Интеллектуальный анализ больших данных становится важным инструментом для повышения эффективности наземных служб аэропорта. Возможность быстро собирать, хранить и анализировать большие объёмы информации, поступающие от датчиков, видео, систем учёта персонала и внешних сервисов, помогает выявлять причины задержек, лучше распределять технику и людей, а также предсказывать возможные проблемы до их появления.

Внедрение таких методов в состав автоматизированных систем управления на воздушном транспорте позволяет сделать управление аэропортом более точным, гибким и ориентированным на предупреждение сбоев, что в конечном счёте повышает безопасность и качество обслуживания пассажиров.